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【CVRP】利用MATLAB模拟退火算法解决带有容量限制的车辆路线规划问题【附MATLAB代码 159期】.mp4

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简介:
本视频通过MATLAB实现模拟退火算法来求解具有容量约束的车辆路径规划问题,提供详细步骤及完整代码(第159期),帮助学习优化理论与实践应用。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,并且这些代码均可运行并经过亲测有效,适合编程新手学习使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及其它调用所需的各种m文件。无需单独运行结果效果图。 2. 运行环境为Matlab 2019b版本。如果在运行过程中遇到问题,请根据提示进行相应修改;若仍不确定如何操作,可以向博主咨询。 3. 具体的运行步骤如下: - 步骤一:将所有文件放置于Matlab当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行按钮,等待程序执行完毕以获取结果。 4. 若需要进一步的服务或咨询相关问题(如博客、资源完整代码提供;期刊文献复现;定制Matlab程序等),可以联系博主寻求帮助。

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  • CVRPMATLAB退线MATLAB 159】.mp4
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    本视频通过MATLAB实现模拟退火算法来求解具有容量约束的车辆路径规划问题,提供详细步骤及完整代码(第159期),帮助学习优化理论与实践应用。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,并且这些代码均可运行并经过亲测有效,适合编程新手学习使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及其它调用所需的各种m文件。无需单独运行结果效果图。 2. 运行环境为Matlab 2019b版本。如果在运行过程中遇到问题,请根据提示进行相应修改;若仍不确定如何操作,可以向博主咨询。 3. 具体的运行步骤如下: - 步骤一:将所有文件放置于Matlab当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行按钮,等待程序执行完毕以获取结果。 4. 若需要进一步的服务或咨询相关问题(如博客、资源完整代码提供;期刊文献复现;定制Matlab程序等),可以联系博主寻求帮助。
  • CVRP退Matlab 159).zip
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    本资源提供了一种采用模拟退火算法有效求解带有容量约束的车辆路线规划问题的方法,并附有详细的Matlab实现代码,适用于物流配送和运输优化等场景。 0积分下载,代码运行效果图见压缩包。
  • 【VRP】MATLAB蚁群载重线MATLAB 2442】.mp4
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    本视频讲解如何使用MATLAB编写蚁群算法,针对带有限制载重条件下的最优车辆路径规划进行求解。内容包含完整代码分享。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,这些代码均可运行且经过测试确认有效,适合编程新手使用; 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m及其他调用函数(其他m文件),无需额外操作或运行结果效果图; 2. 使用Matlab 2019b版本进行代码运行。如果遇到错误,请根据提示修改;如果有疑问,可以联系博主寻求帮助; 3. 运行操作步骤如下: - 步骤一:将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中。 - 步骤二:双击打开main.m文件。 - 步骤三:点击运行按钮等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如果需要进一步的服务或支持,可以联系博主进行咨询;具体服务包括但不限于: 1. 博客或资源的完整代码提供; 2. 学术期刊或者参考文献中的内容复现; 3. Matlab程序定制开发; 4. 科研项目合作。
  • 蚁群物流(CVRP)及其MATLAB
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    本研究采用蚁群算法优化带有容量限制的车辆路径规划(CVRP)问题,并提供相应的MATLAB实现代码,旨在提高物流配送效率。 基于蚁群算法(ACO)求解带容量约束条件的物流车辆路径规划问题(CVRP),提供MATLAB源码,并附有清晰代码注释,可以直接运行。 可以在data文件中调整配送中心、客户点以及客户需求量。 该代码具有良好的移植性,可以根据需要扩展目标函数,例如修改为运费计算,加入固定成本和运输成本等。
  • 蚁群(CVRP)Matlab.zip
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    本资源提供了一种使用蚁群优化算法解决带有容量约束的车辆路线问题(CVRP)的Matlab实现,适用于物流配送、运输管理等领域。 基于蚁群算法求解带容量车辆路径问题(CVRP)的Matlab源码
  • 【TWVRP】MATLAB遗传及退时间窗口配送与收货线MATLAB 1139】.mp4
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    本视频讲解如何使用MATLAB中的遗传算法和模拟退火算法来解决带有时间窗口限制的配送与收货路径优化问题,并提供相关代码,助你深入理解车辆路线规划。 佛怒唐莲上传的视频配有完整的可运行代码,适合初学者使用。 1、代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需单独运行这些调用函数。 - 运行结果效果图展示。 2、适用版本 该程序在Matlab 2019b上测试通过,若遇到问题,请根据提示进行修改。如有疑问,可以向博主咨询。 3、操作步骤: 第一步:将所有文件放置到当前的MATLAB工作目录中; 第二步:双击打开main.m文件; 第三步:点击运行按钮,等待程序执行完毕以获取结果。 4、如果需要进一步的服务或支持,请联系博主。 具体服务包括但不限于以下几项: - 博客和资源相关完整代码提供 - 期刊或者参考文献的复现帮助 - MATLAB程序定制开发 - 科研合作
  • 【VRP退Matlab
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    本项目提供了一套基于模拟退火算法求解带有多车型约束的VRP(Vehicle Routing Problem)问题的Matlab实现代码,适用于研究与教学。 【VRP问题】基于模拟退火算法求解多车型车辆路径规划问题的Matlab源码文件介绍了如何使用模拟退火算法解决具有多种车型的车辆路线规划(Vehicle Routing Problem, VRP)问题,提供了相关的代码实现。
  • 【VRP退Matlab.md
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    本文档提供了一种使用模拟退火算法通过MATLAB编程来解决具有多种车型的车辆路径规划问题(VRP)的方法和具体实现代码。 【VRP问题】基于模拟退火算法求解多车型车辆路径规划问题VRP matlab源码 本段落档提供了使用MATLAB实现的基于模拟退火算法解决带有多车型约束条件下的车辆路径规划(Vehicle Routing Problem, VRP)问题的源代码。通过该方法,可以有效地优化不同类型的车辆在配送过程中的路线选择和调度安排,从而提高物流效率并减少运输成本。
  • 【VRP退MATLAB.md
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    本文档提供了一套基于模拟退火算法的MATLAB代码,用于求解包含多种车型的车辆路径优化问题(VRP),适用于物流配送及运输管理中的路线规划。 【VRP问题】基于模拟退火算法求解多车型车辆路径规划问题的Matlab源码文档介绍了如何使用模拟退火算法解决具有多种车型约束条件下的车辆路线优化问题,提供了详细的代码实现步骤和相关参数设置方法,适用于研究与学习需求。
  • 【VRP退Matlab.md
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    本Markdown文档提供了一种基于模拟退火算法的解决方案,用于处理包含多种车型的车辆路径优化问题,并附有详细的MATLAB实现代码。 【VRP问题】基于模拟退火算法求解多车型车辆路径规划问题的MATLAB源码介绍了如何使用模拟退火算法解决具有多种车型的车辆路线规划(Vehicle Routing Problem, VRP)问题,并提供了相应的MATLAB代码实现。该文档详细描述了模型构建、参数设置以及算法的具体应用步骤,为研究和开发人员提供了一个有价值的参考工具。